昨天在github上看到一个在本地部署中文大模型的项目，和大家分享一下。先把地址po出来。项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca以下是原github中给出的体验GIF，可以看到这个模型还是具备一定的指令理解和上下文对话能力的。由于模型使用的是LoRA（一种高效模型训练方法），所以整个模型的参数量是比较小的（压缩包大概不到800M），但是需要和原版Facebook的权重进行结合才能使用。其实Facebook开源了，但又没完全开源
我正在4GPU机器上使用theano和千层面训练神经网络。我的.theanorc包含以下几行:[global]device=gpu0所以当我在python中执行importtheano时，我得到Usinggpudevice0:GRIDK520如果在导入theano之后，我选择使用saygpu1怎么办？我想动态地执行此操作，也就是说，不编辑.theanorc是否可能？或者甚至在运行时选择它？ 最佳答案 导入Theano后，恐怕不能再更改执行设备了。来自documentation:config.deviceStringvalue:eit
我已经重新安装了Anaconda2。当'python-c'importtensorflow''时出现以下错误ImportError:/home/jj/anaconda2/bin/../lib/libstdc++.so.6:version`CXXABI_1.3.8'notfound(requiredby/home/jj/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)环境CUDA8.0cuDNN5.1海湾合作委员会5.4.1tensorflowr0.10Anaconda2:4.2以
我正在使用numbas@jit装饰器在python中添加两个numpy数组。如果我使用@jit与python相比，性能是如此之高。然而，即使我传入@numba.jit(nopython=True,parallel=True,nogil=True)，它也没有利用所有CPU内核。有什么方法可以通过numba@jit使用所有CPU内核。这是我的代码:importtimeimportnumpyasnpimportnumbaSIZE=2147483648*6a=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)b=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)c=np.n
1.安装驱动前更新软件列表、安装软件、依赖sudoapt-getupdate#更新软件列表sudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallgccsudoapt-getinstallmake2.查询硬件(显卡)信息lspci|grep-Ei'(vga|display)'或者lspci|grep-invidia或者lspci|grep-ivga3.官网下载对应驱动Nvidia官网(https://www.nvidia.cn/)Nvidia驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn4.卸载原有驱动NV
最详细的Windows下PyTorch入门深度学习环境安装与配置（GPU版本）一、anaconda安装及虚拟环境创建1、下载Anaconda2、安装Anaconda3、创建虚拟环境二、电脑配置、GPU和CUDA准备工作1、查看电脑GPU型号、确定GPU算力2、根据算力确定CUDA版本3、前两步之前可更新显卡驱动三、安装Pytorch1、CUDA版本选择2、验证Pytorch四、安装PyCharm并进行配置1、选择社区版本2、连接anaconda创建的虚拟环境五、参考文献一、anaconda安装及虚拟环境创建1、下载AnacondaAnaconda官网：https://www.anaconda.
有人可以建议什么是最佳实践或合适的库来确定:执行Python函数期间使用的CPU周期数？同一Python函数使用的内存量？我看过guppy和meliae，但仍然无法细化到功能级别？我错过了什么吗？更新提出这个问题的需要是为了解决一个特定的情况，即我们有一组分布式任务在云实例上运行，现在我们需要在集群中重新组织任务在正确实例类型上的放置，因为例如，高内存消耗的功能任务将放置在更大的内存实例上等等。当我指的是任务(celery-tasks)时，这些只不过是普通函数，我们现在需要分析它们的执行使用情况。谢谢。 最佳答案 您可能想查看适用于
将python内置分析器与在一个处理器中运行的脚本一起使用(没有多线程)timepython-mcProfilemyscript.py分析器报告的CPU时间为345.710CPU秒24184348functioncalls(24183732primitivecalls)in345.710CPUseconds真实、用户和系统时间是:real5m45.926suser1m59.340ssys0m39.452s如您所见，CPU时间几乎是实时时间(345.710=5m45.710s)。那么，鉴于该结果，是否可以假设分析器报告的CPU时间包括其他进程使用的时间片和进程阻塞的时间？也就是说，探查器
我之前问过一个相关但非常笼统的问题(特别参见thisresponse)。这个问题很具体。这是我关心的所有代码:result={}forlineinopen('input.txt'):key,value=parse(line)result[key]=valueparse函数是完全独立的(即不使用任何共享资源)。我有Inteli7-920CPU(4核，8线程；我认为线程更相关，但我不确定)。我该怎么做才能让我的程序使用这个CPU的所有并行能力？我假设我可以打开此文件以在8个不同的线程中读取而不会造成太大的性能损失，因为磁盘访问时间相对于总时间来说很小。 最佳答案
项目场景：有很多Win10的用户有时会莫名的电脑非常的卡，打开任务管理器查看进程情况，发现有一个Antimalwareserviceexecutable进程CPU和内存占用率极高。这个进程也无法关闭（妥妥的流氓）：原因分析：AntimalwareServiceExecutable是win10内置杀毒软件windowsdefender的一个进程。对于普通用户来说，一般情况下偶尔会自动执行，影响不是很大；但是对于程序员来说，因为会经常运行自己写的一些exe文件或者bat脚本，cpu占用率过高严重影响电脑使用。解决方案：1.win键+R键打开“运行”，然后输入“Gpedit.msc”：2.在确定后就
